Dezember, 2017

Latent-Class-Clusteranalyse

Johannes Lüken / Dr. Heiko Schimmelpfennig Klassische Verfahren der Clusteranalyse weisen ein Objekt eindeutig einem Cluster zu. Ergebnis einer Latent-Class-Clusteranalyse sind dagegen Wahrscheinlichkeiten, mit denen Objekte den einzelnen Clustern zugeordnet werden. Es wird davon ausgegangen, dass latente (nicht beobachtbare) Klassen für Unterschiede in den Daten mit verantwortlich sind. Einführungsbeispiel In einer Befragung zur Ermittlung der Präferenzen beim Reisen wurde unter anderem gefragt wie Reisen gebucht werden: (a) überwiegend Online / (b) überwiegend Reisebüro /…

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Dez. 2017

Peter SonneckData Science

🎄 Frohe Weihnachten 🎄

Natürlich haben Sie Recht, „ … das muss noch schnell erledigt werden, das Angebot noch raus, der Bericht vor dem Fest druckreif gestaltet werden …“, aber halt, jetzt ist auch mal die Zeit zum Durchatmen, sich auf alles Mögliche freuen und Innehalten. Gönnen Sie sich Momente der Gelassenheit und Vorfreude. Wir wünschen Ihnen – und uns auch – zwischendurch ein paar besinnliche und beschauliche Stunden in dieser wunderschönen Spät-Adventszeit. Beste vorweihnachtliche Grüße aus Hamburg von…

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Dez. 2017

Peter SonneckVeranstaltungen

Dynamischer Signifikanztest im Analyzer Dashboard www,reportbook.de

Dashboard reportbook jetzt mit Signifikanztest

Signifikanztests in Tabellen und Dashboards sind eigentlich nichts Besonderes. Meist weisen kleine Buchstaben auf signifikante Abweichungen hin, und dann beginnt die Suche nach den dazugehörigen Werten. In reportbook erkennen Sie jetzt signifikante Abweichungen, deren Niveau und Ausrichtung auf einen Blick. Mit der Maus oder dem Finger werden ihre Erkenntnisse dann noch detaillierter. Hier können Sie den Signifikanztest von reportbook gleich einmal testen. Mehr Informationen von Peter Sonneck +49 40 25 17 13 64 psonneck@ifad.de …

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Dez. 2017

Peter SonneckSoftware

R&R-Workshop „Conjoint meets Preispsychologie“

Am 26. Oktober haben wir auf der Messe R&R in München einen Workshop mit dem Titel „Kaufen sie oder nicht? Realistischere Conjoints durch Modellierung von Preispsychologie, Trägheit und externen Effekten“ gestaltet. Wir stellten eine Conjoint-Studie mit 2.500 Neuwageninteressenten in Deutschland und China vor, auf deren Basis segmentspezifische Markttrends für Elektroautos, Plug-in-Hybriden und Benzinern unter Berücksichtigung von preispsychologischem Verhalten, Trägheitseffekten und rechtlichen Förderszenarien simuliert werden. Wegen der hohen Nachfrage haben wir das Skript nun auf unserer…

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Dez. 2017

Peter SonneckData Science, Veranstaltungen

Entscheidungsbäume

Johannes Lüken / Dr. Heiko Schimmelpfennig Allgemein stellen Entscheidungsbäume den Weg zu einer Entscheidung grafisch dar. In der Marktforschung werden sie eingesetzt, um Segmente zu bilden und Klassifikationsregeln zu bestimmen. Ziele Im Gegensatz zu der zumeist zur Segmentierung genutzten Clusteranalyse differenzieren Entscheidungsbäume zwischen einer abhängigen Variable und unabhängigen Variablen. Ziel ist es, Segmente in einer Stichprobe zu finden, die durch die unabhängigen Variablen definiert und hinsichtlich der abhängigen Variable möglichst homogen sind. Somit helfen Entscheidungsbäume…

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Dez. 2017

Peter SonneckData Science

Bestimmung der Clusteranzahl

Johannes Lüken / Dr. Heiko Schimmelpfennig Im Allgemeinen strebt man an, mithilfe einer Clusteranalyse möglichst wenige Gruppen zu identifizieren, weil eine kleine Anzahl an Segmenten (zum Beispiel Kundengruppen) einfacher zu handhaben ist. Gleichwohl geht eine geringere Anzahl an Clustern immer zu Lasten der Homogenität der Gruppen. Daher werden mit einer Clusteranalyse zumeist mehrere Klassifikationen unterschiedlicher Clusteranzahlen erzeugt, aus denen dann diejenige auszuwählen ist, die beiden Anforderungen am besten gerecht wird. Anhaltspunkte für diese Entscheidung sind…

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Dez. 2017

Peter SonneckData Science

Dezember 2017